1.实战案例:Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
2.Echart:入门可视化科研人必备
3.复杂流量关系怎么展示?四步搞定桑基图(附Python源码)
4.使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解,个性化地图定制
5.Pyecharts绘图教程(2)—— 绘制多种折线图(Line)参数说明+代码实战
6.python绘制箱形图全解(改进源码)
实战案例:Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
本文以Sakila数据库为实例,介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统,并总结了整个项目设计与实现过程。Sakila数据库是三轨直销源码一个模拟DVD租赁业务的数据集,包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。
首先,设计数据可视化系统框架,包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架,以及Bootstrap进行前后端分离开发,结合Sakila的六个实战案例,构建出一个完整的数据可视化系统。
系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航,将这些图表组织在一起,形成全面的数据可视化系统。
系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调,虚拟云蹦迪直播源码是什么涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。
在前端页面设计中,主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin,提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容,实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计,通过循环实现图表页面的自定义。
后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求,异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。
针对部署问题,需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整,确保能够正常部署在云服务器上。此外,对于地图页面渲染问题,需要确保引用了ECharts地图类的JS代码,以实现地图功能。
部署后的系统在云服务器上可访问,例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案(如帆软和达芬奇)在展示效果上可能有所不同,但都能提供全面的数据可视化支持。
总结而言,免税仓都有溯源码吗吗通过Sakila数据库的实例,本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程,以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。
Echart:入门可视化科研人必备
在参加一个数据分析竞赛时,发现研一师妹对R语言不太熟练,使用ggplot绘制图形学习成本较高。于是引入了Echart,一个强大的可视化工具,让绘制美观图形变得简单。Echart官网提供了大量实例,只需修改源代码数据即可得到所需的简约清新图表。以下是我们在报告中使用Echart绘制的部分图形。
对于Python用户,可以通过pyecharts库在Python环境中使用Echart。pyecharts官网提供了详细的使用教程和pyecharts-gallery,用于展示各种图表。无论是在本地环境还是Notebook环境中,甚至输出PNG用于科技论文发表,均能轻松实现。
对于R语言用户,echarts4r是一个不错的接口,提供了从入门到应用的详细教程。通过《统计之都》公众号的一篇推文了解更多信息。echarts4r让R语言用户也能享受到Echart的强大功能。安装方式和相关教程在参考文献中提供。
以下展示的是使用Echart绘制的一些可视化结果,效果良好。通过Echart,小米有品奶粉溯源码查询无论是初学者还是经验丰富的数据分析师,都能快速上手,绘制出高质量的图表,为数据分析和展示工作提供强大的支持。
参考资料包括Echart官网、pyecharts官网、pyecharts-gallery、echarts4r官网和相关教程链接。通过这些资源,用户可以深入了解并灵活运用Echart进行数据可视化。
复杂流量关系怎么展示?四步搞定桑基图(附Python源码)
当面临复杂流量关系的可视化展示,桑基图无疑是一个高效的选择,尤其在Python编程中,只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉,借助Python库也能轻松操作。 桑基图是一种强大的工具,常用于展示诸如人口流动(如跨国城市)、互联网用户行为(如产品页面浏览)或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成,边代表数据流,节点代表分类,线条宽度则表示流量大小,直观呈现数据分布与结构对比。 以下是制作桑基图的四个步骤:第一步,整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表,无论关系层次多深,郑州瓶装燕窝溯源码在哪里都应包含其中。
第二步,创建节点字典。收集所有独特的节点(包括出发点和目标点),以字典形式存储,确保键值对为"{ 'name': '节点名'}",否则可能导致绘制空白图。
第三步,构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典,如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0},表示从节点A流向节点B的流量为。
最后,利用Python库,如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下,桑基图为横向,通过orient参数调整为竖向。比如,设置orient='vertical',并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示,确保垂直方向的美观性。
一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解,个性化地图定制
第一章:实例演示
这里提供一个具体的操作实例,展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图,以及如何进行个性化地图定制。
在开始之前,请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。当前演示的版本为 1.9.1,新版本已无需单独安装地图。
我们将使用随机生成的数据来展示中国各省份的示例。
实例1:添加数据项,默认中国地图显示
首先,我们演示如何添加一组数据,运行后会生成一个 HTML 文件,通过打开文件即可查看生成的地图。
接下来,我们将演示如何添加两组数据,只需在之前的基础上调用 add() 函数即可,操作简便。
实例2:完整源码
为方便读者实践,我们提供了一段完整源码,直接运行即可。
第二章:常用配置项及参数解析
在使用 pyecharts 绘制地图时,有许多配置项和参数可以进行个性化定制。
配置项1:设置是否默认选中
默认情况下,地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为,这样地图就不会自动显示数据。
配置项2:设置地图颜色类型是否分段显示
通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围,is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。
配置项3:缩放和平移配置
启用 is_roam 参数可以实现地图的缩放和平移功能。默认情况下,用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图,同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。
配置项4:关闭图形标记
通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记,这样地图上就不会显示任何点。
配置项5:关闭标签名称显示
使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示,使得地图上省份的名称不被展示。
配置项6:颜色设置
可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色,例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时,通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色,其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。
配置项7:地图画布初始化大小
通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小,例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。
通过以上配置,可以实现对地图的全面定制,满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助,请给予支持。
Pyecharts绘图教程(2)—— 绘制多种折线图(Line)参数说明+代码实战
Pyecharts绘图教程(2)—— 绘制多种折线图(Line)参数详解及实战
在本期教程中,我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图,帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导,如有疑问或建议,欢迎随时联系我们的小编。1. 折线图介绍
折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具,通过连接数据点展示上升、下降和波动,帮助理解数据规律。2. 代码配置
确保使用Pyecharts版本1.9.1
数据配置:通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据
全局配置:set_global_opts控制全局样式,包括标题、图例等,详情将后续介绍
3. 实战示例
基础折线:is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理
颜色设置:color控制线条颜色,注意颜色反转问题
标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项
4. 源码实践
立即在线实践可视化代码:点击这里 完成本期内容后,不妨动手练习,如果你喜欢,别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号:Python当打之年。python绘制箱形图全解(改进源码)
在数据挖掘领域,异常值检测是至关重要的一步,它直接关系到实验结果的准确性。箱形图作为一种有效的异常值检测工具,其优势在于不受异常值影响,能够稳定地展示数据的离散分布,便于数据清洗。
以下以一组学生成绩数据为例,演示如何利用箱形图进行异常值检测。
我们希望检查是否存在因手误而输入错误的成绩,箱形图便能提供判断依据。
在计算学生成绩数据的5种关键值时,包括:
1. 下四分位数Q1
2. 中位数(第二个四分位数)Q2
3. 上四分位数Q3
4. 上限
5. 下限
基于这些数据,我们可以绘制出相应的箱形图。通过观察,我们发现存在一个明显的异常值,可能是输入错误导致的。
借助pyecharts库,上述过程可以轻松实现,操作简便。
一、基本箱形图绘制
使用prepare_data函数处理数据,得到上述5种关键值。
二、显示异常值的箱形图绘制
研究发现,Boxplot的prepare_data模块并不具备自动判断和绘制异常值的功能。因此,我对该模块进行了改进(源码附于文末)。
改进后的prepare_data模块将返回两个列表,第一个列表包含与之前相同的5个关键值,第二个列表则包含所有异常值。
BUG解决Pyecharts 3D柱状图X轴显示不全问题
♋ 写在前头:今天用pyecharts绘制了一个3D柱状图,本想展示一下高级功能,却遭遇质疑。下面是“打脸现场”:
原本应有十个数据,却只显示了五个,这让人难以接受,尤其是强迫症患者。
♋第一步:既然遇到了问题,首先要做的是在网上搜索解决方案。我尝试了以下两种方法:
遗憾的是,这两种方法都无法解决3D作图中的问题,只能在2D作图中使用,这让我非常沮丧。
难道我就要放弃吗?不,我决定继续研究。
♋第二步:既然常规方法无效,我只能深入源码。首先,我查看了Bar3D的源码:
然而,似乎没有找到有价值的线索。于是,我决定查看Axis3DOpts的定义:
令我惊讶的是,我发现了一个熟悉的参数interval,这不是和2D作图中的解决方法一样吗?于是,我尝试将其加入3D作图中:
经过一番操作,奇迹出现了!问题得到了解决,我终于可以庆祝胜利了。
♋最后的最后:感谢大家的阅读,希望有缘,江湖再见。如果觉得有帮助,不妨点赞支持一下。